AdaConG는 불완전하거나 불확실한 지도 신호 하에서의 다중 도메인 학습을 위한 플러그 앤 플레이 프레임워크입니다. 분할 준거 예측(CP)을 통해 지도 신호의 불확실성을 정량화하고, 이를 바탕으로 지도 신호의 영향을 동적으로 조절합니다. 지식 증류, 반지도 이미지 분류, 그리드 월드 내비게이션, 자율 주행 등 다양한 도메인과 작업에서 성능 향상과 강건성을 보여줍니다. 특히 그리드 월드 내비게이션에서는 기존 최고 성능 기준 모델보다 6배 이상 높은 보상을 달성했습니다.
